KR20220083225A - 자유 공간 맵 생성 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 개시는 자유 공간 맵 생성 장치 및 방법에 관한 것이다. 구체적으로 본 개시에 따른 자유 공간 맵 생성 장치는 1 이상의 송신안테나와 1 이상의 수신안테나를 포함하는 안테나부, 송신 안테나를 이용하여 객체를 향해 레이더 신호를 송신하는 레이더 신호 송신부, 객체에서 반사되어 수신되는 반사파를 수신안테나를 통하여 수신하는 수신부, 수신부에서 수신된 데이터를 기초로 객체를 감지하는 객체 감지부, 객체를 정지 객체 및 이동 객체 중 어느 하나로 분류하고, 데이터를 기초로 정지 객체 및 이동 객체의 위치를 각각 산출하는 객체 산출부 및 기 정지 객체의 위치 및 이동 객체의 위치를 제외한 자유 공간(Free space) 맵(Map)을 생성하는 맵 생성부를 포함한다.

Description

자유 공간 맵 생성 장치 및 방법{FREE SPACE MAP GENERATING APPARATUS AND METHOD}
본 개시는 자유 공간 맵 생성 장치 및 방법에 관한 것으로써, 보다 구체적으로, 객체를 감지하여 자유 공간 맵을 생성하는 자유 공간 맵 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 차량 등에 탑재되는 레이더 장치를 이용한 운전자 보조 시스템(Driver Assistance System; DAS) 및 자율 주행에 대한 개발이 활발히 진행되고 있다
이를 위하여 차량용 레이더는 송신 신호가 물체에서 반사되어 수신되는 수신 신호를 분석하여, 차량 주위의 타겟에 대한 각종 정보를 획득하는 기능을 수행하여야 한다.
차량용 레이더 장치 중 일예에서는 시간축을 따라 삼각파형에 주파수 변조한 레이더파를 미리 규정된 측정 사이클마다 송신하고, 레이더파가 물제에서 반사된 반사파를 수신한다.
그리고, 레이더 장치가 제공하는 정보의 다양성은 자율주행 관련 서비스의 다양성을 결정한다. 구체적으로, 레이더 장치의 감지 범위 내에 존재하는 타겟들을 구분함으로써, 자율주행 차량이 주행 가능한 곳을 구분할 수 있다.
이에 따라, 레이더 장치의 감지 범위 내에 타겟들을 감지하여 자율주행 차량의 주행 가능 경로를 제공하는 기술이 필요하게 된다.
이러한 배경에서, 본 개시는 객체를 감지하고 객체의 위치를 제외하여 자유 공간(Free space) 맵을 생성하는 자유 공간 맵 생성 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
전술한 과제를 해결하기 위하여, 일 측면에서, 본 개시는 1 이상의 송신안테나와 1 이상의 수신안테나를 포함하는 안테나부, 송신 안테나를 이용하여 객체를 향해 레이더 신호를 송신하는 레이더 신호 송신부, 객체에서 반사되어 수신되는 반사파를 수신안테나를 통하여 수신하는 수신부, 수신부에서 수신된 데이터를 기초로 객체를 감지하는 객체 감지부, 객체를 정지 객체 및 이동 객체 중 어느 하나로 분류하고, 데이터를 기초로 정지 객체 및 이동 객체의 위치를 각각 산출하는 객체 산출부 및 기 정지 객체의 위치 및 이동 객체의 위치를 제외한 자유 공간(Free space) 맵(Map)을 생성하는 맵 생성부를 포함하는 자유 공간 맵 생성 장치를 제공한다.
다른 측면에서, 본 개시는 송신 안테나를 이용하여 객체를 향해 레이더 신호를 송신하고 객체에서 반사되어 수신되는 반사파를 수신안테나를 통하여 수신하는 레이더 송수신 단계, 수신된 데이터를 기초로 객체를 감지하는 객체 감지 단계, 객체를 정지 객체 및 이동 객체 중 어느 하나로 분류하고, 정지 객체 및 이동 객체의 위치를 각각 산출하는 객체 산출 단계 및 정지 객체의 위치 및 이동 객체의 위치를 제외한 자유 공간(Free space) 맵(Map)을 생성하는 맵 생성 단계를 포함하는 자유 공간 맵 생성 방법을 제공한다.
본 개시에 의하면, 자유 공간 맵 생성 장치 및 방법은 특별한 하드웨어 업그레이드 필요 없이 주행시 일반적으로 감지되는 Field of view 내에 존재하는 여러 객체, 즉 주변 차량(정지 혹은 주행중인), 가드레일, 가로등 등 물체를 활용하여 새로운 정보가 제공될 수 있고, 자유 공간을 생성함으로써, 주행 경로를 결정하는 데 결정적인 역할을 가능하게 하여 level 3 이상의 자율주행 구현에 기여할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 자유 공간 맵 생성 장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 수신된 데이터를 기초로 객체를 감지하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 3 및 도 4는 일 실시예에 따른 정지 객체를 감지하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 이동 객체를 감지하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 자유 공간 맵을 생성하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 자유 공간 맵 생성 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 도 7의 S730 단계를 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 객체의 존재 확률을 계산하여 객체의 위치를 산출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 이하, 이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 기술 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다. 본 명세서 상에서 언급된 "포함한다", "갖는다", "이루어진다" 등이 사용되는 경우 "~만"이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별한 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다.
구성 요소들의 위치 관계에 대한 설명에 있어서, 둘 이상의 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속" 등이 된다고 기재된 경우, 둘 이상의 구성 요소가 직접적으로 "연결", "결합" 또는 "접속" 될 수 있지만, 둘 이상의 구성 요소와 다른 구성 요소가 더 "개재"되어 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 여기서, 다른 구성 요소는 서로 "연결", "결합" 또는 "접속" 되는 둘 이상의 구성 요소 중 하나 이상에 포함될 수도 있다.
구성 요소들이나, 동작 방법이나 제작 방법 등과 관련한 시간적 흐름 관계에 대한 설명에 있어서, 예를 들어, "~후에", "~에 이어서", "~다음에", "~전에" 등으로 시간적 선후 관계 또는 흐름적 선후 관계가 설명되는 경우, "바로" 또는 "직접"이 사용되지 않는 이상 연속적이지 않은 경우도 포함할 수 있다.
한편, 구성 요소에 대한 수치 또는 그 대응 정보(예: 레벨 등)가 언급된 경우, 별도의 명시적 기재가 없더라도, 수치 또는 그 대응 정보는 각종 요인(예: 공정상의 요인, 내부 또는 외부 충격, 노이즈 등)에 의해 발생할 수 있는 오차 범위를 포함하는 것으로 해석될 수 있다.
이하에서는 첨부되는 도면들을 참조하여 본 개시의 일 실시예에 따른 자유 공간 맵 생성 장치(10)를 설명하기로 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 자유 공간 맵 생성 장치(10)를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
본 실시예에 의한 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 1 이상의 송신안테나와 1 이상의 수신안테나를 포함하는 안테나부(110)와, 송신 안테나를 이용하여 물체를 향해 레이더 신호를 송신하는 레이더 신호 송신부(120)와, 물체에서 반사되어 수신되는 반사파를 수신안테나를 통하여 수신하는 반사 신호 수신부(130)와, 수신부(130)에서 수신된 데이터를 기초로 객체를 감지하는 객체 감지부(140)와 객체를 정지 객체(220) 및 이동 객체(210) 중 어느 하나로 분류하고, 데이터를 기초로 정지 객체(220) 및 이동 객체(210)의 위치를 각각 산출하는 객체 산출부(150)와, 정지 객체(220)의 위치 및 이동 객체(210)의 위치를 제외한 자유 공간(Free space) 맵(Map)을 생성하는 맵 생성부(160) 등을 포함하여 구성될 수 있다.
안테나부(110)는 1 이상의 송신안테나와 1 이상의 수신안테나를 포함하며, 각 송수신 안테나는 1 이상의 방사 소자가 급전선로에 의하여 직렬로 연결되는 어레이 안테나 일 수 있으나 그에 한정되는 것은 아니다.
이러한 안테나부(110)는, 복수 개의 송신 안테나 및 복수 개의 수신 안테나를 포함하며, 그 배열 순서 및 배열 간격 등에 따라 여러 형태의 안테나 배열 구조를 가질 수 있다.
송신부(120)는 안테나부(110)에 포함되는 복수 개의 송신 안테나 중 1개로 스위칭(Switching)하여 스위칭 된 송신 안테나를 통해 송신신호를 송신하거나 복수 개의 송신 안테나에 할당된 멀티 송신채널을 통해 송신신호를 송신하는 기능을 할 수 있다.
이러한 송신부(120)는, 스위칭 된 송신 안테나에 할당된 한 개의 송신채널 또는 복수 개의 송신 안테나에 할당된 멀티 송신채널에 대한 송신신호를 생성하는 발진부를 포함한다. 이러한 발진부는, 일 예로서, 전압 제어 발진기(VCO: Voltage-Controlled Oscillator) 및 오실레이터(Oscillator) 등을 포함할 수 있다.
또한, 수신부(130)는 복수의 수신 안테나 중 한 개로 스위칭하여 스위칭 된 수신 안테나를 통해 송신된 송신신호가 타깃에 의해 반사된 반사신호인 수신신호를 수신하거나 복수 개의 수신 안테나에 할당된 멀티 수신채널을 통해 수신신호를 수신하는 기능을 할 수 있다.
이러한 수신부(130)는, 스위칭 된 수신 안테나에 할당된 한 개의 수신채널을 통해 수신되거나 복수 개의 송신 안테나에 할당된 티 수신채널을 통해 수신된 상기 수신신호를 저잡음 증폭하는 저잡음 증폭부(LNA: Low Noise Amplifier)와, 저잡음 증폭된 수신신호를 믹싱하는 믹싱부(Mixer)와, 믹싱된 수신신호를 증폭하는 증폭부(Amplifier)와, 증폭된 수신신호를 디지털 변환하여 수신데이터를 생성하는 변환부(ADC: Analog Digital Converter) 등을 포함할 수 있다.
자유 공간 맵 생성 장치(10)는 송신데이터 및 수신데이터를 획득하여, 획득된 송신데이터에 근거한 발진부에서의 송신신호의 생성을 제어하고, 송신데이터 및 수신데이터를 동기화하며, 송신데이터 및 수신데이터를 주파수 변환하는 기능을 수행하는 전처리부(미도시됨)를 더 포함할 수 있다. 이러한 전처리부는 획득된 송신데이터 및 획득된 수신데이터를 한 주기당 처리 가능한 단위 샘플 사이즈로 데이터 버퍼링 한 이후, 주파수 변환을 수행할 수 있다. 여기서 주파수 변환은 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform) 등과 같은 푸리에 변환이 이용될 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 수신된 데이터를 기초로 객체를 감지하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 객체 감지부(140)는 수신부(130)에서 수신된 데이터를 기초로 객체를 감지할 수 있다. 구체적으로, 객체 감지부(140)는 수신부(130)에서 수신한 반사파의 각도, 주파수, 레이더 반사 면적(Radar Cross-Section, RCS) 등을 기초로 객체를 감지할 수 있다. 여기서 객체는 차량, 보행자와 같은 이동 객체(210, 211)일 수 있고, 가드레일, 건물 등과 같은 정지 객체(220, 221)일 수 있다. 자유 공간 맵 생성 장치(10)가 탑재된 자차량(11)의 주변이 자유 공간(Free space)인 경우, 수신되는 반사파의 세기가 낮거나 반사파가 수신되지 않으므로, 반사파의 수신 여부를 통해 객체를 감지할 수 있다. 그리고, 레이더 반사 면적은 레이더에서 송신한 전자파가 대상물에 반사되어 돌아올 때, 그 반사체의 반사량을 나타내기 위해 규정한 평면 면적을 의미할 수 있다.
그리고, 전술한 데이터의 결과로 객체를 반사하여 수신된 반사파는 도 2와 같이 측정치(Measurement)로 나타낼 수 있다. 따라서,
객체 산출부(150)는 객체를 정지 객체(220) 및 이동 객체(210) 중 어느 하나로 분류하고, 데이터를 기초로 정지 객체(220) 및 이동 객체(210)의 위치를 각각 산출할 수 있다. 구체적으로, 객체 산출부(150)는 수신부(130)에서 송신된 레이더 신호와 수신된 반사파의 신호를 비교하여 객체와 자차량(11)과의 거리를 산출할 수 있다. 그리고, 객체 산출부(150)는 미리 설정된 주기마다 객체와 자차량(11)과의 거리를 산출함으로써, 객체가 이동 객체(210)인지 정지 객체(220)인지 분류할 수 있다. 예를 들면, 제1 주기에서 산출된 객체와 자차량(11)과의 거리를 제2 주기에서 산출된 객체와 자차량(11)과의 거리 및 제3 주기에서 산출된 객체와 자차량(11)과의 거리를 비교하여 자차량(11)의 주행 속도를 제외하게 되면 객체가 이동 객체(210)인지 정지 객체(220)인지 분류할 수 있다. 여기서 미리 설정된 주기는 레이더 신호를 송신하여 송신데이터 및 획득된 수신데이터를 기초로 객체의 측정치를 산출하는 기간일 수 있다.
객체 산출부(150)는 객체가 정지 객체(220)인 경우, 미리 정해진 주기마다 데이터에 대응하는 위치를 저장하고, 누적된 정지 객체(220)의 위치들을 기초로 정지 객체(220)에 대한 위치를 산출할 수 있다.
도 3 및 도 4는 일 실시예에 따른 정지 객체(220)를 감지하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 객체 산출부(150)는 객체가 정지 객체(220)인 경우, 미리 정해진 주기마다 데이터에 대응하는 측정치를 저장할 수 있다. 예를 들면, k번째 주기에서 수신된 데이터는 가장 최근의 데이터, 즉, 현재 주기에서 감지된 객체를 측정치로 도 3의 동그라미와 같이 저장되고, 그 이전 주기(k-1, k-2,??, k-n)에서 수신된 데이터들은 누적된 데이터, 즉, 과거의 주기에서 감지된 객체를 측정치로 도 3의 세모와 같이 저장될 수 있다. 그리고, k+1 주기에서 데이터가 수신됨에 따라 k번째 측정치는 동그라미에서 세모로 저장되고, k+1 주기에서 수신된 데이터는 측정치로써 동그라미로 저장될 수 있다.
그리고, 도 4를 참조하면, 객체 산출부(150)는 누적되어 저장된 측정치의 위치들을 기초로 정지 객체(220)에 대한 위치를 산출할 수 있다. 구체적으로, 객체 산출부(150)는 누적된 각 측정치의 위치에서 미리 설정된 거리 이내 위치하는 측정치들을 그룹화하여 정지 객체(220)에 대한 위치를 산출할 수 있다.
여기서, 자차량(11)이 주행중인 경우, 누적된 측정치의 위치는 자차량(11)의 이동에 대응되어 보정될 수 있다. 예를 들면, 자차량(11)과 x만큼 떨어진 위치에서 측정치가 산출되었고, 자차량(11)이 주행에 의해 측정치의 방향으로 y만큼 위치가 변동된 경우, 측정치의 위치는 자차량(11)의 위치 변동에 대응되어 보정(x-y)될 수 있다.
전술한 바에 따르면, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 연속적인 넓이를 갖는 객체를 인식할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 이동 객체(210)를 감지하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 객체 산출부(150)는 객체가 이동 객체(210)인 경우, 이동 객체(210)를 트랙킹(Tracking)하여 이동 객체(210)의 위치를 산출할 수 있다. 여기서 트랙킹은 수신된 데이터에 포함된 자차량(11)과 객체와의 거리, 객체와의 각도 및 객체의 반사면적을 기초로 설정될 수 있고, 수신된 데이터에 대응하여 위치하는 측정치를 기초로 설정될 수 있다. 그리고, 객체 산출부(150)는 이동 객체(210)를 포함하는 트랙(Track)을 생성할 수 있으며, 생성된 트랙에서 트랙에 위치, 길이, 폭 등을 포함하는 트랙 정보를 산출할 수 있다.
객체 산출부(150)는 전술한 트랙 정보를 기초로 이동 객체(210)의 위치를 산출할 수 있다.
객체 산출부(150)는 수신된 데이터에 대응하는 위치의 존재 확률(Occupancy probability)를 산출할 수 있다. 구체적으로, 객체 산출부(150)는 아래의 수식을 통해 존재 확률을 산출할 수 있다.
[수식 1]
Pk occu(k)=f(RCS(k), r(k), θ(k))
여기서, k는 k번째 주기에서 자유 공간 맵 생성 장치(10)의 스캔(scan)을 의미하고, RCS는 객체의 레이더 반사 면적, r는 거리(Range), θ는 자차량(11)과 객체와의 각도를 의미한다.
객체 산출부(150)는 산출된 정지 객체(220) 및 이동 객체(210)의 존재 확률이 미리 설정된 기준 확률(Threshold) 이하인 경우, 해당 데이터를 삭제할 수 있다. 이를 수식으로 표현하면 아래와 같다.
[수식 2]
Pk occu(k) > Threshold
객체 산출부(150)는 산출된 정지 객체(220)의 존재 확률에 대해 아래의 수식과 같이 미리 정해진 주기마다 감소 계수(Decreasing coefficient)를 적용하여 저장할 수 있다.
[수식 3]
Pk-1 occu(k)=α Pk-1 occu(k-1)
여기서, α는 감소 계수이며, 0 < α < 1 사이로 설정될 수 있다.
전술한 감소 계수를 활용함으로써, 객체 산출부(150)는 오감지된 객체를 최소화할 수 있다. 예를 들면, k-1번째 주기에서 감소 계수가 0.7이고 객체의 존재 확률이 1인 경우, k번째 주기에서 k-1번째 주기의 객체의 존재 확률은 0.7이 될 수 있고, k+1번째 주기에서 k-1번째 주기의 객체의 존재 확률은 0.49가 될 수 있다. 여기서, 미리 설정된 기준 확률이 0.5인 경우, k+1번째 주기에서 k-1번째 존재 확률은 0.49가 되므로, 해당 데이터는 삭제될 수 있다.
전술한 바에 의하면, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 특정 주기에서 오감지가 있는 경우에도 주기가 지남에 따라 이전의 주기는 감소 계수에 의해 존재 확률이 낮아져서 해당 데이터는 삭제되므로, 오감지된 객체에 의한 문제를 최소화할 수 있다.
객체 산출부(150)가 이동 객체(210)와 정지 객체(220)를 나누어서 각각 위치를 산출하는 이유는, 주행 가능한 경로를 나타내는 맵을 생성하기 위해서는 많은 측정치가 요구된다. 라이다(LiDAR)의 경우, 밀도 높은 포인트 클라우드(Point cloud)를 통해 많은 수의 측정치가 확보 가능하지만 레이더(RADAR)의 경우, 측정치 분포가 낮아서(Sparse) 맵을 생성하기에 충분하지 않다.
따라서, 신뢰도 높은 데이터에 대한 누적 결과가 필요하며, 정지 객체(220)는 멈춰 있으므로, 감지 결과에 따른 누적이 가능하며, 자율주행 차량의 모션 모델(Motion model)을 통해 시간에 따른 위치 변화가 예측이 가능하다. 여기서 모션 모델은 몰체의 장래 위치를 식별하는 기능을 의미한다.
그러나, 이동 객체(210)의 경우, 이동 객체(210)의 감가속 운동으로 자율주행 차량의 모션 모델만으로는 시간에 따른 위치 변화 예측이 불가능하고, 감지 결과의 변화가 크므로 데이터는 누적될 수 없다.
이에 따라, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 정지 객체(220)와 이동 객체(210)로 나누어 정지 객체(220)는 측정치를 누적하여 맵에 반영하고, 이동 객체(210)는 트랙킹을 통해 생성된 측정치를 활용하여 누적 불가에 대한 문제를 해결할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 자유 공간 맵을 생성하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
맵 생성부(160)는 정지 객체(220)의 위치 및 이동 객체(210)의 위치를 제외한 자유 공간(Free space) 맵(Map)을 생성할 수 있다. 구체적으로, 맵 생성부(160)는 전술한 송신부(120), 수신부(130) 및 객체 감지부(140)에 따른 레이더 감지 범위 내에서 자차량(11)이 주행 가능한 자유 공간 맵을 생성하고, 미리 설정된 주기마다 자유 공간 맵을 갱신할 수 있다.
그리고, 도 6을 참조하면, 맵 생성부(160)는 객체 산출부(150)에서 산출된 이동 객체(210)의 위치와 정지 객체(220)의 위치를 반영하여 이들의 위치를 제외한 공간을 자유 공간 맵으로 확정할 수 있다. 또한, 맵 생성부(160)는 미리 설정된 주기에 따라 위치가 변화하는 정지 객체(220) 및 이동 객체(210)를 반영하여 자유 공간 맵을 갱신할 수 있다.
본 개시에 의하면, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 카메라와 라이다(LiDAR) 센서 등과 같은 비젼(Vision) 센서의 도움 없이, 레이더 기반으로 자유 공간을 생성할 수 있으므로, 기존의 ADAS(Advance Driver Assistance Systems) 기능과 연계할 수 있다. 이에 따라, ADAS 기능이 탑재된 자차량은 자유 공간 맵 생성 장치(10)에서 생성한 자유 공간과 전술한 비젼 센서를 기초로 생성한 자유 공간을 융합(Fusion)함으로써, 보다 정확한 자유 공간을 확보하여, 회피 주행, 회피 동선 가이드 라인 출력 등에 활용할 수 있다.
그리고, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 레이더 센서와 같은 논 비젼 센서(Non vision sensor)의 센싱정보와 전술한 카메라와 라이다 센서 기반의 비젼 센서의 센싱정보를 하나의 컴퓨팅 장치에서 통합 처리하여 생성된 주변 정보를 활용하는 센서 퓨전(Sensor Fusion) 환경에서 적용될 수 있다. 센서 퓨전 환경에서, 자차량에 탑재된 비젼 센서가 장애물 등으로 인해 막혀(Blocking)있거나 시스템적인 오류 또는 물리적인 충격으로 고장난 경우, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 수신 안테나를 통해 수신한 수신데이터를 기초로 자유 공간을 생성할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 자차량(11)에 탑재되어 자차량(11)의 주행에 도움을 주는 정보를 제공하거나, 운전자의 자차량(11) 제어에 도움을 제공하는 ADAS일 수 있다.
여기서, ADAS는 다양한 종류의 첨단 운전자 보조 시스템을 의미할 수 있으며, 운전자 보조 시스템으로는 예를 들면, 긴급 제동 시스템(Autonomous Emergency Braking), 스마트 주차 보조 시스템(SPAS: Smart Parking Assistance System), 사각 감지(BSD: Blind Spot Detection) 시스템, 적응형 크루즈 컨트롤(ACC: Adaptive Cruise Control) 시스템, 차선 이탈 경고 시스템(LDWS: Lane Departure Warning System), 차선 유지 보조 시스템(LKAS: Lane Keeping Assist System), 차선 변경 보조 시스템(LCAS: Lane Change Assist System) 등을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
이하에서는 전술한 본 개시를 모두 수행할 수 있는 자유 공간 맵 생성 장치(10)를 이용하는 자유 공간 맵 생성 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 자유 공간 맵 생성 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 개시에 따른 자유 공간 맵 생성 방법은 송신 안테나를 이용하여 객체를 향해 레이더 신호를 송신하고 객체에서 반사되어 수신되는 반사파를 수신안테나를 통하여 수신하는 레이더 송수신 단계(S710), 수신된 데이터를 기초로 객체를 감지하는 객체 감지 단계(S720), 객체를 정지 객체(220) 및 이동 객체(210) 중 어느 하나로 분류하고, 정지 객체(220) 및 이동 객체(210)의 위치를 각각 산출하는 객체 산출 단계(S730) 및 정지 객체(220)의 위치 및 이동 객체(210)의 위치를 제외한 자유 공간(Free space) 맵(Map)을 생성하는 맵 생성 단계(S740)를 포함할 수 있다.
여기서 데이터는 객체와 자차량(11) 간에 거리, 객체와 자차량(11)이 이루는 각도 및 객체의 레이더 반사 면적(Radar Cross Section, RCS) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 자차량(11)에 탑재될 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 도 7의 S730 단계를 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 감지한 객체가 이동 객체(210)인지 정지 객체(220)인지 판단할 수 있다(S810). 전술한 바와 같이, 자유 공간 맵을 생성하기 위해서는 데이터의 누적이 필요한데, 이동 객체(210)는 스스로의 움직임과 그 움직임으로 인해 자차량(11)의 모션 모델이 적용이 되지 않기 때문에, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 이동 객체(210)와 정지 객체(220)로 분류하여 각각의 위치를 산출할 수 있다.
감지한 객체가 정지 객체(220)인 경우(S810의 Yes), 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 미리 정해진 주기마다 데이터에 대응되는 측정치를 저장할 수 있다(S820). 여기서 미리 정해진 주기는 자유 공간 맵 생성 장치(10)의 송신 안테나 및 수신 안테나에서 레이더 신호를 송신하고 수신하여 데이터를 수신하고 해당 데이터를 측정치로 나타내거나 측정치의 존재 확률을 산출하고, 그 다음 레이더 신호를 송신하기 전까지의 기간을 의미할 수 있다. 또한, 이러한 주기는 탐지(Scan) 주기를 의미할 수 있다.
자유 공간 맵 생성 장치(10)는 측정치와 데이터에 포함된 정보를 저장할 수 있다. 여기서, 데이터에 포함된 정보는 예를 들면, 자차량(11)과 측정치의 거리, 측정치의 각도, 측정치의 반사 면적 등을 포함할 수 있다.
자유 공간 맵 생성 장치(10)는 저장되어 누적된 측정치들을 그룹화하여 정지 객체(220)의 위치를 산출할 수 있다(S830). 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 누적된 측정치 각각에서 미리 설정된 거리 이내에 위치하는 측정치들을 그룹화하고 그룹화된 측정치들을 정지 객체(220)의 위치로 산출할 수 있다. 이에 따라, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 연속된 구조로 넓은 넓이를 갖는 객체를 산출할 수 있다.
감지한 객체가 이동 객체(210)인 경우(S810의 No) 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 이동 객체(210)를 트랙킹할 수 있다(S840). 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 트랙킹된 이동 객체(210)의 트랙에서 트랙 정보를 산출할 수 있다. 트랙 정보는 자차량(11)과 트랙과의 거리, 트랙의 길이, 트랙의 폭 등을 포함할 수 있다.
자유 공간 맵 생성 장치(10)는 산출된 트랙 정보를 기초로 이동 객체(210)의 위치를 산출할 수 있다(S850).
도 9는 일 실시예에 따른 객체의 존재 확률을 계산하여 객체의 위치를 산출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 객체에 대한 존재 확률(Occupancy probability)을 산출할 수 있다(S910). 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 자차량(11)과 객체와의 거리, 객체와의 각도 및 객체의 레이더 반사 면적 등을 통해 객체의 존재 확률을 산출할 수 있다. 여기서 객체는 이동 객체(210) 및 정지 객체(220)를 포함할 수 있다.
자유 공간 맵 생성 장치(10)는 객체에 대한 존재 확률이 미리 설정된 기준 확률을 초과하는지 판단할 수 있다(S920).
객체의 존재 확률이 미리 설정된 기준 확률을 초과하는 경우(S920의 Yes), 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 누적된 측정치의 존재 확률에 감소 계수(Decreasing coefficient)를 적용할 수 있다. 이에 따라, 누적되는 측정치는 감소 계수의 설정에 따라 누적 개수를 조정할 수 있다. 그리고, 이동 객체(210)는 그 특성상 측정치가 누적되지 않으므로, 이에 적용되지 않을 수 있다.
객체의 존재 확률이 미리 설정된 기준 확률 이하인 경우(S920의 No), 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 해당 데이터를 삭제할 수 있다. 구체적으로, 자유 공간 맵 생성 장치(10)는 존재 확률의 기준 확률 이하로 산출된 해당 주기에서 객체와 대응되는 데이터를 삭제할 수 있다.
전술한 도 9의 존재 확률 산출은, 도 7의 S730 단계 이전에 수행될 수 있고, S730 단계 이후에 수행될 수 있다. 또한, 도 7의 진행 과정 사이에, 즉, 도 8에서, 이동 객체와 정지 객체로 나누어 S820 단계 이후 및 S840 단계 이후에 각각 수행될 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 개시에 의하면, 자유 공간 맵 생성 장치 및 방법은 특별한 하드웨어 업그레이드 필요 없이 주행시 일반적으로 감지되는 Field of view 내에 존재하는 여러 객체, 즉 주변 차량(정지 혹은 주행중인), 가드레일, 가로등 등 물체를 활용하여 새로운 정보가 제공될 수 있고, 자유 공간을 생성함으로써, 주행 경로를 결정하는 데 결정적인 역할을 가능하게 하여 level 3 이상의 자율주행 구현에 기여할 수 있다.
이상의 설명은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 기술 사상의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 또한, 본 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로 이러한 실시예에 의하여 본 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 자유 공간 맵 생성 장치 110: 안테나부
120: 송신부 130: 수신부
140: 객체 감지부 150: 객체 산출부
160: 맵 생성 210, 211: 이동 객체
220, 221: 정지 객체

Claims (14)

1 이상의 송신안테나와 1 이상의 수신안테나를 포함하는 안테나부;
상기 송신 안테나를 이용하여 객체를 향해 레이더 신호를 송신하는 레이더 신호 송신부;
객체에서 반사되어 수신되는 반사파를 수신안테나를 통하여 수신하는 수신부;
수신부에서 수신된 데이터를 기초로 상기 객체를 감지하는 객체 감지부;
상기 객체를 정지 객체 및 이동 객체 중 어느 하나로 분류하고,
상기 데이터를 기초로 상기 정지 객체 및 상기 이동 객체의 위치를 각각 산출하는 객체 산출부; 및
상기 정지 객체의 위치 및 상기 이동 객체의 위치를 제외한 자유 공간(Free space) 맵(Map)을 생성하는 맵 생성부를 포함하는 자유 공간 맵 생성 장치.
제1항에 있어서,
상기 객체 산출부는,
상기 객체가 정지 객체인 경우, 미리 정해진 주기마다 상기 데이터에 대응하는 측정치(Measurement)를 저장하고, 상기 누적된 측정치들을 기초로 상기 정지 객체에 대한 위치를 산출하는 자유 공간 맵 생성 장치.
제2항에 있어서,
상기 객체 산출부는,
상기 누적된 각 측정치의 위치에서 미리 설정된 거리 이내 위치하는 측정치들을 그룹화하고, 상기 그룹화된 측정치들을 상기 정지 객체의 위치로 산출하는 자유 공간 맵 생성 장치.
제2항에 있어서,
상기 객체 산출부는,
상기 데이터에 대응하는 위치에서 상기 정지 객체의 존재 확률(Occupancy probability)를 산출하고,
상기 산출된 정지 객체의 존재 확률은 미리 정해진 주기마다 감소 계수(Decreasing coefficient)가 적용되어 저장되는 자유 공간 맵 생성 장치.
제1항에 있어서,
상기 객체 산출부는,
상기 객체가 이동 객체인 경우, 상기 이동 객체를 트랙킹(Tracking)하여 상기 이동 객체의 위치를 산출하는 자유 공간 맵 생성 장치.
제1항에 있어서,
상기 객체 산출부는,
상기 이동 객체 및 상기 정지 객체 각각에 대한 위치의 존재 확률(Occupancy probability)를 산출하고,
상기 존재 확률이 미리 설정된 기준 확률 이하인 경우, 해당 데이터를 삭제하는 자유 공간 맵 생성 장치.
제1항에 있어서,
상기 데이터는,
객체와 자차량 간에 거리, 객체와 자차량이 이루는 각도 및 객체의 레이더 반사 면적(Radar Cross Section, RCS) 중 적어도 하나를 포함하는 자유 공간 맵 생성 장치.
송신 안테나를 이용하여 객체를 향해 레이더 신호를 송신하고 상기 객체에서 반사되어 수신되는 반사파를 수신안테나를 통하여 수신하는 레이더 송수신 단계;
수신된 데이터를 기초로 상기 객체를 감지하는 객체 감지 단계;
상기 객체를 정지 객체 및 이동 객체 중 어느 하나로 분류하고, 상기 정지 객체 및 상기 이동 객체의 위치를 각각 산출하는 객체 산출 단계; 및
상기 정지 객체의 위치 및 상기 이동 객체의 위치를 제외한 자유 공간(Free space) 맵(Map)을 생성하는 맵 생성 단계를 포함하는 자유 공간 맵 생성 방법.
제8항에 있어서,
상기 객체 산출 단계는,
상기 객체가 정지 객체인 경우, 미리 정해진 주기마다 상기 데이터에 대응하는 측정치(Measurement)를 저장하고, 상기 누적된 측정치들을 기초로 상기 정지 객체에 대한 위치를 산출하는 자유 공간 맵 생성 방법.
제9항에 있어서,
상기 객체 산출 단계는,
상기 누적된 각 측정치의 위치에서 미리 설정된 거리 이내 위치하는 측정치들을 그룹화하고, 상기 그룹화된 측정치들을 상기 정지 객체의 위치로 산출하는 자유 공간 맵 생성 방법.
제9항에 있어서,
상기 객체 산출 단계는,
상기 데이터에 대응하는 위치에서 상기 정지 객체의 존재 확률(Occupancy probability)를 산출하고,
상기 산출된 정지 객체의 존재 확률은 미리 정해진 주기마다 감소 계수(Decreasing coefficient)가 적용되어 저장되는 자유 공간 맵 생성 방법.
제8항에 있어서,
상기 객체 산출 단계는,
상기 객체가 이동 객체인 경우, 상기 이동 객체를 트랙킹(Tracking)하여 상기 이동 객체의 위치를 산출하는 자유 공간 맵 생성 방법.
제8항에 있어서,
상기 객체 산출 단계는,
상기 이동 객체 및 상기 정지 객체 각각에 대한 위치의 존재 확률(Occupancy probability)를 산출하고,
상기 존재 확률이 미리 설정된 기준 확률 이하인 경우, 해당 데이터를 삭제하는 자유 공간 맵 생성 방법.
제8항에 있어서,
상기 데이터는,
객체와 자차량 간에 거리, 객체와 자차량이 이루는 각도 및 객체의 레이더 반사 면적(Radar Cross Section, RCS) 중 적어도 하나를 포함하는 자유 공간 맵 생성 방법.
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